Team AEGIS | AI4PURPOSE Hackathon 2026
"Le ondate di calore: una minaccia silenziosa."
Prova ora la Dashboard di Helios!
Le ondate di calore sono il "killer silenzioso" del cambiamento climatico. Attualmente, i piani di emergenza si basano su allerte meteo generiche rivolte all'intera popolazione. Questo approccio reattivo porta a:
- ❌ Dispersione delle risorse di soccorso in zone non critiche.
- ❌ Mancata identificazione dei soggetti realmente a rischio (es. chi assume psicofarmaci o vive in isole di calore).
- ❌ Sovraccarico prevenibile delle terapie intensive.
Helios non è una semplice app meteo. È un sistema operativo di Data Fusion che trasforma la gestione delle ondate di calore da reattiva a predittiva.
Il sistema incrocia in tempo reale due layer di dati fondamentali:
- Dato Ambientale: L'intensità delle Isole di Calore Urbane (SUHI) fornita dai satelliti di Latitudo 40.
- Dato Clinico: Il profilo di vulnerabilità dei cittadini estratto dai database sanitari regionali (So.Re.Sa).
Il risultato è una mappa di rischio chirurgica che permette alla Protezione Civile e al 118 di intervenire prima che si verifichi l'emergenza clinica.
Helios calcola un Indice di Priorità di Intervento basato sulla seguente logica:
RISCHIO = (SUHI Ambientale) x (Vettore Vulnerabilità)
Utilizziamo i dati satellitari Sentinel-2 elaborati dall'AI di Latitudo 40:
- SUHI (Surface Urban Heat Island): Identifica con precisione le zone dove asfalto e cemento trattengono il calore.
Il sistema interroga l'Anagrafe Fragilità per identificare diversi cluster critici come:
- 🔴 Rischio Farmacologico: Pazienti in cura con psicofarmaci/neurolettici (inibizione stimolo della sete).
- 🔴 Rischio Clinico: Cardiopatici, Nefropatici, Diabetici.
- 🔴 Rischio Sociale: Over-75 in nuclei monocomponente (solitudine).
- 🟠 Rischio Anagrafico: Over-65 generali.
Il cuore di Helios è la Command Dashboard, che visualizza:
| Indicatore | Colore | Significato Operativo | Azione Automatica |
|---|---|---|---|
| KILL ZONE | 🔴 Rosso | Zona SUHI Estrema | Dispatch Operatori Sociosanitari nella zona indicata |
| WATCHLIST | 🟠 Arancio | Paziente Fragile in Zona a Rischio | Monitoraggio Attivo (SMS/Call) |
| SAFE ZONE | 🟢 Verde | Paziente non a rischio / Zona Fresca | Nessuna azione (Risparmio Risorse) |
Un agente IA interpola i dati e consiglia come agire nelle zone più a rischio.
Helios è progettato secondo i principi di Privacy by Design per garantire la protezione dei dati sensibili:
-
Separazione dei Dati:
Il layer ambientale (Latitudo 40) è pubblico/anonimo. Il layer sanitario resta confinato nei server sicuri regionali. -
Pseudo-Anonimizzazione:
L'algoritmo di incrocio lavora su ID numerici criptati, non su nominativi in chiaro. -
Last Mile Decryption:
L'identità del paziente e l'indirizzo esatto vengono decriptati solo sul tablet dell'operatore di soccorso nel momento in cui scatta un intervento effettivo.
Il file presente nella repository Data_binding_SUHI-Soresa rappresenta il cuore algoritmico della nostra Proof of Concept (PoC).
Poiché l’accesso ai dati sanitari reali (SINFONIA / So.Re.Sa.) è strettamente regolamentato, questo script esegue una simulazione tecnica che replica il comportamento del sistema su dati sintetici.
- Caricamento della mappa reale SUHI (dato fisico satellitare fornito da Latitudo 40).
- Generazione di un dataset di pazienti sintetici (mock data) geolocalizzati casualmente sull’area urbana, simulando cluster di fragilità (es. età, patologie).
- Esecuzione dell’algoritmo di Data Fusion per assegnare a ogni paziente virtuale un livello di rischio termico basato sulla posizione.
Per eseguire lo script di simulazione in locale e generare la mappa tattica, assicurati di avere installato le seguenti librerie Python:
pip install rasterio matplotlib numpyNota:
- Lo script richiede Python 3.9 o superiore.
- Il file
.tifdella mappa SUHI deve essere posizionato nella cartelladata/, come indicato nello script principale.
- Beniamino Nardone
- Enrico Madonna
- Lorenzo Mazza
- Maria Carmela Vitale
Developed with ❤️ for AI4PURPOSE Hackathon 2026 – Napoli